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相似文献
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1.
先验信噪比单通道语音增强算法在信噪比较高时能有效地去除噪声,但在信噪比较低时语音高次谐波失真较为严重。针对此提出了一种基于谐波重构的先验信噪比估计算法,对增强后的信号加权求平方,进行功率谱的二次谱处理,以加强语音信号的周期性;再进行谐波重构,提升谐波分量。实验研究表明,该算法在低信噪比时能够有效地增强语音谐波分量,相对于先验信噪比估计的语音增强算法能够改善语音质量,减少语音失真。  相似文献   

2.
针对DD(Decision-Directed)先验信噪比估计方法在处理语音时产生延迟以及非因果先验信噪比估计算法不具实时性的缺点,提出一种MMSE(Minimum Mean Square Error)先验信噪比估计方法。它在高斯语音模型假设的基础上,运用最小均方误差准则直接从带噪信号中估计先验信噪比。通过对增强语音信噪比、Itakura-Saito失真测度以及信号时域图和语谱图仿真,结果表明,该算法比DD算法能更好地抑制"音乐噪声"和防止语音畸变,且相对于非因果先验信噪比估计算法具有更强实时性。  相似文献   

3.
语音和噪声的时频相关特性研究表明,"音乐噪声"区别于语音的一个重要特征是"音乐噪声"谱时频不相关.根据这一特点,在传统先验信噪比估计相关统计模型基础上给出了两点相关性补充假设.在此基础上,通过改进对数谱最小均方误差语音增强(LSA-MMSE)算法中的D-D先验信噪比估计,提出了改进对数谱最小均方误差语音增强算法.仿真实验采用了主观综合评分测度(MOS)和MBSD两种评价机制,实验结果表明,新模型和算法可以有效地抑制"音乐噪声"现象.  相似文献   

4.
安扣成 《计算机应用》2012,32(Z1):29-31,35
针对语音增强算法残留“音乐噪声”的问题,分析了基于先验信噪比估计的语音增强算法,并在此基础上提出自适应先验信噪比估计与增益平滑相结合的方法.这种方法先对先验信嗓比进行估计,然后对增益函数进行平滑,减小相邻增益函数的随机跳变,弥补了传统先验信噪比估计的不足.最后对含高斯白噪声的语音信号进行处理,仿真结果表明,该算法在抑制“音乐噪声”的效果上得到一定改善,提高了语音增强的性能.  相似文献   

5.
利用递归平均和谱减技术的语音增强方法   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
提出了一种基于改进的谱减法的语音增强算法。该算法首先利用了一种由最小值控制的递归平均的噪声谱估计算法,因而无需语音端点检测,其次利用一种通过递归计算得到的基于子带信噪比的过减因子,减小了产生"音乐噪声"的可能性。分析和实验表明,提出的算法对"音乐噪声"起到了一定的抑制效果,并有效地提高了输出信噪比。  相似文献   

6.
葛宛营  张天骐 《计算机应用》2019,39(10):3065-3070
单通道语音增强算法通过从带噪语音中估计并抑制噪声成分来得到增强语音。然而,噪声估计算法在计算时存在过估现象,导致部分估计噪声能量值比实际值大。尽管可以通过补偿消去这些过估值,但引入的误差同样会降低增强语音的整体质量。针对此问题,提出一种基于计算听觉场景分析(CASA)的时频掩蔽估计与优化算法。首先,通过直接判决(DD)算法估计先验信噪比(SNR)并计算初始掩蔽;其次,利用噪声与带噪语音在Gammatone频带内的互相关(ICC)系数来计算噪声的存在概率,结合带噪语音能量谱得到新的噪声估计,减少原估计噪声中的过估成分;然后,利用优化算法对初始掩蔽进行迭代处理以减少其中因噪声过估而存在的误差并增加其中的目标语音成分,在满足条件后停止迭代并得到新的掩蔽;最后,利用新的掩蔽合成增强语音。实验结果表明在不同的背景噪声下,相比优化前,新的掩蔽使增强语音获得了较高的主观语音质量(PESQ)和语音可懂度(STOI)值,提升了语音听感与可懂度。  相似文献   

7.
联合听觉掩蔽效应的子空间语音增强算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在经典子空间语音增强算法中,因语音特征值估计偏差会造成语音失真和音乐噪声。针对该问题,提出一种联合听觉掩蔽效应的语音增强算法。该算法联合掩蔽阈值自适应调节噪声特征值的抑制系数,并利用维纳滤波对音乐噪声的抑制性,对该特征值并行修正,最终还原出纯净的语音。实验结果证明,该算法在白噪声和有色噪声的背景下,与经典子空间的语音增强算法相比,能提高信噪比,减少语音失真和音乐噪声。  相似文献   

8.
对于基于统计模型的语音增强算法,不同分布模型对应于不同的增益函数,由于语音信号的不确定性,没有一种分布函数能准确对语音和噪声谱的分布建模,因此任何一种固定的统计模型均会存在一定的误差。所以提出一种增益字典查询的语音增强算法,该算法通过采用对数谱失真准则对一个语音噪声库进行增益的训练,得到一个增益的字典,其中输入为先验信噪比和后验信噪比的估计值。最后采用ITU-T P.826 PESQ、分段信噪比、总信噪比和对数谱失真对该算法进行了测试,并与基于高斯分布模型、拉普拉斯分布模型的算法进行了对比。实验结果表明,该算法无论在非平稳噪声还是平稳噪声环境下都比其他几种算法增强效果好,且音乐噪声和残留背景噪声也可以得到很好的抑制。  相似文献   

9.
针对车载环境下语音系统受到外界强噪声的干扰而导致识别精度降低以及通信质量受损的问题,提出一种自适应MMSE-LSA估计与TEO(Teager Energy Operator)能量端点检测相结合的语音增强算法。TEO端点检测可以将语音分为语音段和非语音段,从而在噪声估计时可以更好地跟踪噪声的变化,得到更加准确的先后验信噪比,使增强后的语音最大限度地接近纯净语音,而且对车载噪声的增强效果比其他噪声更好。在车载环境中进行实验,结果显示该方法与MMSE-LSA以及传统的谱减法相比,提高了输出信噪比,减弱了音乐噪声,在可懂度和清晰度方面均具有优势。  相似文献   

10.
将非平稳噪声估计算法以及基于听觉掩蔽效应得到的噪声被掩蔽概率应用于维纳滤波语音增强中,提出了一种听觉掩蔽效应和维纳滤波的语音增强方法。几种噪声背景下对语音增强的客观测试表明,提出的算法相比较于传统的维纳滤波语音增强算法而言不但可以提高语音信噪比,而且可以明显减少语音失真。  相似文献   

11.
为消除语音信号中噪声,改善语音质量,本文提出一种改进的减谱法。首先根据每帧的功率谱动态调整谱减系数,然后通过维纳滤波法把各种噪声变换为类似白噪声的噪声,最后用原减谱法把该噪声去除。实验证明,该方法有较好的去噪效果。  相似文献   

12.
《Ergonomics》2012,55(5):719-736
Noise abatement in office environments often focuses on the reduction of background speech intelligibility and noise level, as attainable with frequency-specific insulation. However, only limited empirical evidence exists regarding the effects of reducing speech intelligibility on cognitive performance and subjectively perceived disturbance. Three experiments tested the impact of low background speech (35 dB(A)) of both good and poor intelligibility, in comparison to silence and highly intelligible speech not lowered in level (55 dB(A)). The disturbance impact of the latter speech condition on verbal short-term memory (n = 20) and mental arithmetic (n = 24) was significantly reduced during soft and poorly intelligible speech, but not during soft and highly intelligible speech. No effect of background speech on verbal-logical reasoning performance (n = 28) was found. Subjective disturbance ratings, however, were consistent over all three experiments with, for example, soft and poorly intelligible speech rated as the least disturbing speech condition but still disturbing in comparison to silence. It is concluded, therefore, that a combination of objective performance tests and subjective ratings is desirable for the comprehensive evaluation of acoustic office environments and their alterations.  相似文献   

13.
针对基于隐马尔科夫(HMM,Hidden Markov Model)的MAP和MMSE两种语音增强算法计算量大且前者不能处理非平稳噪声的问题,借鉴语音分离方法,提出了一种语音分离与HMM相结合的语音增强算法。该算法采用适合处理非平稳噪声的多状态多混合单元HMM,对带噪语音在语音模型和噪声模型下的混合状态进行解码,结合语音分离方法中的最大模型理论进行语音估计,避免了迭代过程和计算量特别大的公式计算,减少了计算复杂度。实验表明,该算法能够有效地去除平稳噪声和非平稳噪声,且感知评价指标PESQ 的得分有明显提高,算法时间也得到有效控制。  相似文献   

14.
根据不同尺度子带特征反映语音的不同细节特性,提出一种噪声下的多层子带(MLS)语音识别方法。将语音频谱分成多层多个子带,首先各子带分另单独进行识别,然后将各层各子带识别概率综合起来得到最终识别结果。将新方法应用于TIMIT数据饣E-Set在NoiseX92白噪声和F16噪声下识别实验。实验结果表明,多层子带方法在噪声环境和无噪情况下识别性能都有很大提高。  相似文献   

15.
在实际应用中通常无法精确估计得到背景噪音谱,传统语音增强效果也随之大大降低。为弱化估计误差引入的干扰,在对数最小均方差估计器(LSA)语音增强方法基础上提出了一套切实可行的增强方案。引入信号检测自动机判别帧成分,针对帧与帧之间的不同特点采取不同级别的噪音抑制处理方案,对确定为噪音帧的部分进行进一步深度抑制,而语音帧部分则沿用改进的LSA方法。实验表明,使用方法能有效抑制背景噪音,特别当噪音谱估计误差较大情况下,相比于LSA该方法具有更优秀的去噪、抗干扰性能。  相似文献   

16.
针对语音系统受外界强噪声干扰而导致识别精度降低以及通信质量受损的问题,提出一种基于自适应噪声估计的语音增强方法。通过端点检测将语音信号分为语音段与非语音段,对这两种情况的噪声幅度谱分别进行自适应估计,并对谱减法中不具有通用性的假设进行研究从而改进原理公式。实验结果表明,相对于传统谱减法,该方法能更好地抑制音乐噪声,并保持较高清晰度和可懂度,提高了强噪声环境下的语音识别精度和通信质量。  相似文献   

17.
抑制坦克强背景噪声的改进谱减法研究   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
谱减法是处理宽带噪声较为传统和有效的方法,它运算量较小,容易实时处理,增强效果也较好。根据经典谱减法及其各种改进形式的基本原理,提出一种新的改进谱减法语音增强算法。根据语音和噪声各自的特性,对带噪语音进行时域平滑和频谱统计加权处理。对该算法进行客观和主观测试表明:相对于传统的谱减法,该算法能更好地抑制背景噪声和音乐噪声,同时也较好地保持了语音的可懂度和自然度。  相似文献   

18.
韦国刚  周萍  杨青 《测控技术》2015,34(2):31-34
语音端点检测是语音识别系统非常重要的组成部分,一种理想的语音端点检测方法,在噪声环境中要具有较强的鲁棒性.为了提高检测方法在噪声环境中的鲁棒性,在短时能量的基础上,结合谱平度和幅度谱的主频率特征,分别进行判决,再采用投票决策机制确定端点检测结果,提出了一种比较理想的语音端点检测方法.实验结果表明,与传统的短时能量法和短时TEO能量法相比,该算法在各种加性噪声下具有良好的鲁棒性,在较低信噪比下仍能准确地区分有用信号和噪声,验证了该算法的有效性.  相似文献   

19.
基于语音帧检测和子带谱跟踪的噪声估计算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
贺慧芳  马建芬 《计算机工程》2009,35(20):281-282
针对传统基于最小统计和递归平均的噪声估计算法存在较长时间延迟的问题,提出一种快速跟踪的噪声估计算法,将语音活性检测应用于子带谱跟踪来估计非稳定噪声的功率谱。仿真结果表明,该算法保证了噪声估计的精确性,当噪声为非稳定时,相比其他算法其跟踪速度更快。  相似文献   

20.
A human factors experiment was conducted to assess the intelligibility of synthesized speech under a variety of noise conditions for both hearing-impaired and normal-hearing subjects. Modified Rhyme Test stimuli were used to determine intelligibility in four speech-to-noise (S/N) ratios (0, 5, 10, and 15 dB), and three noise types, consisting of fiat-by-octaves (pink) noise, interior noise of a currently produced heavy truck, and truck cab noise with added background speech. A quiet condition was also investigated. During recording of the truck noise for the experiment, in-cab noise measurements were obtained. According to OSHA standards, these data indicated that drivers of the sampled trucks have a minimal risk for noise-induced hearing loss due to in-cab noise exposure when driving at freeway speeds because noise levels were below 80 dBA. In the intelligibility experiment, subjects with hearing loss had significantly lower intelligibility than normal-hearing subjects, both in quiet and in noise, but no interaction with noise type or S/N ratio was found. Intelligibility was significantly lower for the noise with background speech than the other noises, but the truck noise produced intelligibility equal to the pink noise. An analytical prediction of intelligibility using Articulation Index calculations exhibited a high positive correlation with the empirically obtained intelligibility data for both groups of subjects.  相似文献   

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